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Edge AI设备端PTQ量化校准与误差评估指南

共计 30 章节
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01
课程导入
学习目标 · 课程结构 · Edge AI设备端量化的背景与价值
课程导入学习目标
02
量化基础
定点与浮点表示 · 量化参数（scale/zero-po… · 对称与非对称量化
量化基础定点
03
PTQ核心概念
训练后量化的定义 · 与QAT的区别 · PTQ在Edge AI中的适用场景
PTQ核心概念
04
量化精度损失来源
权重与激活的分布特性 · 离群点 · 量化误差的数学分析
量化精度损失来源权重
05
校准数据集设计
校准集的选择原则 · 样本数量 · 多样性
校准数据集设计校准集的选择原则
06
校准方法概览
MinMax · Percentile · MSE
校准方法概览MinMax
07
MinMax校准
实现步骤 · 优缺点 · 适用场景
MinMax校准
08
Percentile校准
百分位截断原理 · 如何选择百分位 · 对离群点的鲁棒性
Percentile校准
09
MSE校准
最小化均方误差的目标函数 · 优化方法 · 与MinMax对比
MSE校准
10
KL散度校准
信息论基础 · TensorRT中的实现 · 校准流程与调参
KL散度校准
11
高级校准技术
基于优化搜索的校准 · 数据增强校准 · 混合精度校准
高级校准技术基于优化搜索的校…
12
校准流程实战
使用PyTorch/ONNX Run…
校准流程实战PyTorch/ONNX
13
硬件感知量化
不同Edge设备（CPU/GPU/N…
硬件感知量化Edge
14
量化误差评估指标
SNR · SQNR · 余弦相似度
量化误差评估指标SNR
15
逐层误差分析
如何定位量化敏感层 · 使用工具（如Per-tensor/P…
逐层误差分析如何定位量化敏感…
16
敏感层处理策略
跳过量化 · 混合精度 · 层融合
敏感层处理策略跳过量化
17
端到端误差评估流程
从校准到推理的完整评估管道 · 基准测试方法
端到端误差评估流…从校准到推理的完…
18
案例实战
图像分类模型（MobileNet/R…
案例实战MobileNet/R
19
案例实战
目标检测模型（YOLO/SSD）的P…
案例实战YOLO/SSD
20
案例实战
语义分割模型（DeepLab/UNe…
案例实战DeepLab/UNe
21
案例实战
Transformer/NLP模型（…
案例实战Transformer/…
22
常见问题与调试
校准后精度骤降 · 过拟合校准集 · 校准数据与部署数据分布不匹配
常见问题调试
23
量化与部署工具链
TensorRT · ONNX Runtime · TFLite
量化部署工具链
24
自动化评估与CI集成
构建量化回归测试 · 自动化误差报告 · 持续监控
CI自动化评估
25
性能与精度权衡
量化位宽选择（INT8/INT16/… · 混合精度策略 · 延迟与吞吐优化
性能精度权衡
26
模型压缩与量化结合
剪枝 · 蒸馏 · 量化联合优化方法
模型压缩量化结合
27
前沿进展
Zero-shot量化 · 数据-free量化 · 自适应校准
前沿进展Zero-shot
28
综合实战项目
从零开始为一个Edge AI设备（如…
综合实战项目Edge
29
课程总结
核心要点回顾 · 常见陷阱 · 最佳实践清单
课程总结核心要点回顾
30
综合考核与答疑
设计一个端到端PTQ量化评估方案 · 并解答常见疑问
综合考核答疑